Azure Stream Analytics-Dokumentation

Azure Stream Analytics ist ein vollständig verwalteter Echtzeitanalysedienst zum Analysieren und Verarbeiten schneller Datenströme sowie zum Abrufen von Erkenntnissen, Erstellen von Berichten oder Auslösen von Warnungen und Aktionen. Hier erfahren Sie anhand unserer Schnellstarts, Tutorials und Beispiele, wie Sie Azure Stream Analytics verwenden.

Informationen zu Azure Stream Analytics

Überblick

• Was ist Azure Stream Analytics?
• Lösungsmuster in Azure Stream Analytics

Schnellstart

• Erstellen eines Auftrags mit dem Azure-Portal

Tutorial

• Erfassen von Event Hubs-Daten im Parquet-Format
• Schreiben in eine Deltatabelle in Data Lake Storage Gen2
• Erstellen von Power BI-Echtzeitdashboards mit dem No-Code-Editor
• Analysieren von Daten zu betrügerischen Anrufen und Visualisieren der Ergebnisse

Konzept

• Auswählen einer Stream Analytics-Technologie
• Auswählen eines Entwicklungstools für Ihre Aufträge

Herstellen einer Verbindung zwischen einem Auftrag und einer Datenquelle

Überblick

• Informationen zu Eingabetypen

Konzept

• Datenstrom-Eingabedaten
• Verknüpfen von Verweisdaten für Suchvorgänge

Schrittanleitung

• Verwenden von Verweisdaten aus einer SQL-Datenbank
• Problembehandlung für Eingangsverbindungen
• Verarbeiten von Apache Kafka für Event Hubs-Ereignisse
• Verarbeiten von Daten aus Azure Event Hubs

Senden von Daten an eine Ausgabesenke

Überblick

• Informationen zu Ausgabetypen

Konzept

• Ausgabe in Azure Cosmos DB
• Ausgabe in Azure SQL-Datenbank
• Benutzerdefinierte Blob-Ausgabepartitionierung
• Richtlinien zur Ausgabefehlerbehandlung

Schrittanleitung

• Problembehandlung für Ausgangsverbindungen

Überwachung und Problembehandlung für Aufträge

Schrittanleitung

• Überwachen und Verwalten von Aufträgen mit dem Azure-Portal
• Überwachen und Verwalten von Aufträgen über Visual Studio
• Analysieren der Auftragsleistung anhand von Auftragsmetriken und -dimensionen
• Lokales Debuggen von Abfragen mithilfe eines Auftragsdiagramms in Visual Studio Code
• Problembehandlung mithilfe von Ressourcenprotokollen
• Debuggen mithilfe des Auftragsdiagramms
• Problembehandlung für Datenfehler

Überprüfen temporaler Konzepte

Konzept

• Gängige Abfragemuster
• Grundlegendes zur Behandlung von Zeitangaben in Stream Analytics
• Interner Prüfpunkt und Wiedergabe

Transformieren von Daten mit Stream Analytics-Abfragen

Konzept

• Einführung in Windowing-Funktionen
• Einführung in Geofunktionen
• Analysieren von JSON- und Avro-Daten

Schrittanleitung

• Problembehandlung für die Abfragelogik
• Schreiben benutzerdefinierter Aggregate in JavaScript
• Entwickeln benutzerdefinierter .NET-Funktionen für IoT Edge-Aufträge

Tutorial

• Ausführen einer benutzerdefinierten JavaScript-Funktion
• Ausführen einer benutzerdefinierten C#-Funktion für einen Stream Analytics-Edgeauftrag

Analysieren mit maschinellem Lernen

Schrittanleitung

• Erkennen von Anomalien mit maschinellem Lernen
• Durchführen einer Stimmungsanalyse mit Machine Learning Studio (klassisch)
• Skalieren von Aufträgen mit Funktionen von Machine Learning Studio (klassisch)

Erstellen und Verwalten von Aufträgen mit Entwicklertools

Schrittanleitung

• Untersuchen von Aufträgen mit Visual Studio Code
• Testen von Abfragen mit Beispieldaten in Visual Studio Code
• Installieren von Tools für Visual Studio
• Testen von Abfragen mit Beispieldaten in Visual Studio
• Testen von Abfragen mit Livedaten in Visual Studio
• Anzeigen von Aufträgen in Visual Studio
• Entwickeln eines IoT Edge-Auftrags in Visual Studio

video

• Erstellen, Verwalten und Testen mit Visual Studio Code

Ausprobieren von Stream Analytics-Tutorials und -Lösungen

Tutorial

• Betrugsermittlung in Echtzeit
• Auslösen einer Azure-Funktion

Schrittanleitung

• Erstellen von Lösungen mit Geofencing und räumlicher Aggregation
• Ausführen von Aufträgen in IoT Edge
• Erstellen einer Standpunktanalyselösung
• Erstellen einer IoT-Lösung
• Hochfrequenzhandel-Simulation
• Warnung basierend auf anpassbaren Regelschwellenwerten

Bereitstellen von Stream Analytics-Aufträgen

Schrittanleitung

• Einrichten einer CI/CD-Pipeline mit Visual Studio Code
• Einrichten einer CI/CD-Pipeline mit Visual Studio
• Einrichten von CI/CD für IoT Edge-Aufträge mithilfe von REST-APIs

Skalieren von Stream Analytics-Aufträgen

Schrittanleitung

• Skalieren mit Streamingeinheiten
• Skalieren mit Abfrageparallelisierung
• Skalieren von Aufträgen zur Steigerung des Durchsatzes
• Optimieren der Verarbeitung durch Neupartitionierung